Right to be Forgotten in the Era of Large Language Models: Implications, Challenges, and Solutions

要約

忘れられる権利 (RTBF) は、Google Spain SL、Google Inc. 対 AEPD、Mario Costeja Gonz\’alez の判決の結果として初めて確立され、後に一般データ保護規則に基づく消去の権利として組み込まれました。
欧州連合の (GDPR) により、組織による個人データの削除を個人に要求する権利が認められます。
特に検索エンジンの場合、個人は組織にリクエストを送信して、クエリ結果から自分の情報を除外することができます。
それはテクノロジーの進化の結果としての重要な新興権利でした。
最近のラージ言語モデル (LLM) の開発とチャットボットでの LLM の使用により、LLM 対応のソフトウェア システムが普及してきました。
ただし、RTBF から除外されるわけではありません。
検索エンジンで使用されるインデックス作成アプローチと比較して、LLM はまったく異なる方法で情報を保存および処理します。
これにより、RTBF への準拠に関して新たな課題が生じます。
このペーパーでは、これらの課題を調査し、差分プライバシー、機械のアンラーニング、モデル編集、プロンプト エンジニアリングの使用など、RTBF の技術的ソリューションを実装する方法に関する洞察を提供します。
AI が急速に進歩し、この強力なテクノロジーを規制する必要性が高まる中、RTBF の事例から学ぶことは、技術者、法律専門家、組織、当局にとって貴重な教訓となる可能性があります。

要約(オリジナル)

The Right to be Forgotten (RTBF) was first established as the result of the ruling of Google Spain SL, Google Inc. v AEPD, Mario Costeja Gonz\’alez, and was later included as the Right to Erasure under the General Data Protection Regulation (GDPR) of European Union to allow individuals the right to request personal data be deleted by organizations. Specifically for search engines, individuals can send requests to organizations to exclude their information from the query results. It was a significant emergent right as the result of the evolution of technology. With the recent development of Large Language Models (LLMs) and their use in chatbots, LLM-enabled software systems have become popular. But they are not excluded from the RTBF. Compared with the indexing approach used by search engines, LLMs store, and process information in a completely different way. This poses new challenges for compliance with the RTBF. In this paper, we explore these challenges and provide our insights on how to implement technical solutions for the RTBF, including the use of differential privacy, machine unlearning, model editing, and prompt engineering. With the rapid advancement of AI and the increasing need of regulating this powerful technology, learning from the case of RTBF can provide valuable lessons for technical practitioners, legal experts, organizations, and authorities.

arxiv情報

著者 Dawen Zhang,Pamela Finckenberg-Broman,Thong Hoang,Shidong Pan,Zhenchang Xing,Mark Staples,Xiwei Xu
発行日 2023-09-22 01:43:33+00:00
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カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY パーマリンク